Jonathan Ross, Gründer und CEO des KI-Chipherstellers Groq, bietet eine konträre Sichtweise: KI wird keine Arbeitsplätze vernichten, sie wird einen Arbeitskräftemangel schaffen. Er skizziert drei Dinge, die durch KI passieren werden: Erstens, massiver deflationärer Druck. "Diese Tasse Kaffee wird weniger kosten. Ihre Wohnung wird weniger kosten. Alles wird weniger kosten." Er erklärt, dass dies durch Roboter, die Kaffee effizienter anbauen, und durch ein besseres Management der Lieferketten geschehen wird, was bedeutet, dass die Menschen weniger Geld benötigen. Zweitens, die Menschen werden aus der Wirtschaft aussteigen. "Sie werden weniger Stunden arbeiten. Sie werden weniger Tage in der Woche arbeiten und sie werden weniger Jahre arbeiten. Sie werden früher in Rente gehen, weil sie in der Lage sein werden, ihren Lebensstil mit weniger Arbeit zu unterstützen." Drittens werden völlig neue Jobs und Industrien entstehen. Jonathan verweist auf die Geschichte als Beweis: "Denken Sie an vor 100 Jahren. 98 % der Arbeitskräfte in den Vereinigten Staaten waren in der Landwirtschaft tätig. Als wir in der Lage waren, das auf 2 % zu reduzieren, fanden wir Beschäftigungsmöglichkeiten für die anderen 98 % der Bevölkerung." Er fährt fort: "Die Jobs, die in 100 Jahren existieren werden, können wir uns nicht einmal vorstellen." Softwareentwickler gab es vor einem Jahrhundert nicht. In einem weiteren Jahrhundert wird es sie auch nicht mehr geben, "weil jeder mit Vibe-Coding arbeiten wird." Das Gleiche gilt für Influencer, ein Beruf, der vor 100 Jahren unvorstellbar gewesen wäre, aber jetzt Menschen Millionen einbringt. Sein Fazit: Deflationärer Druck, Ausstieg aus der Arbeitswelt und neue Industrien, die wir uns noch nicht vorstellen können, werden zusammenkommen, um ein Ergebnis zu schaffen... "Wir werden nicht genug Menschen haben."

NVIDIA-CEO Jensen Huang warnt, dass Amerikas Vorsprung in der KI alles andere als sicher ist. Er unterteilt den US-China-Wettbewerb in der KI in das, was er einen "fünfschichtigen Kuchen" nennt. Und während die USA in einigen Schichten dominieren, sieht Jensen in anderen kritische Schwachstellen... 1) Energie: China hat doppelt so viel wie die USA, trotz einer kleineren Wirtschaft. Was für Jensen "keinen Sinn macht". 2) Chips: Die USA sind "Generationen voraus", aber Jensen warnt vor Selbstzufriedenheit. "Jeder, der denkt, dass China nicht herstellen kann, verpasst die große Idee." 3) Infrastruktur: Einen Rechenzentrum in den USA aufzubauen, dauert etwa drei Jahre. In China? "Sie können ein Krankenhaus an einem Wochenende bauen." 4) Modelle: Die US-Frontier-Modelle sind "zweifellos weltklasse", aber "China ist bei Open Source weit voraus." 5) Anwendungen: Die öffentliche Meinung unterscheidet sich stark. Frag beide Bevölkerungen, ob KI mehr Gutes als Schaden anrichten wird, und "in ihrem Fall würden 80% sagen, dass KI mehr Gutes als Schaden anrichten wird. In unserem Fall wäre es umgekehrt." Jensens Warnung ist klar. In der Führung bei Chips und Frontier-Modellen zu sein, reicht nicht aus, wenn man bei Energie, Infrastrukturgeschwindigkeit, Open Source und öffentlichem Vertrauen im Rückstand ist. Den KI-Wettlauf zu gewinnen, erfordert Stärke über den gesamten Stapel, und im Moment haben die USA noch Arbeit vor sich.

Im Jahr 1956 erreichte die Menschheit einen Wendepunkt, über den niemand spricht. 10 Wissenschaftler versammelten sich in Studentenwohnungen, um eine Idee zu verfolgen, die die Welt "Science-Fiction" nannte. Das war der Big Bang-Moment der KI: Spätsommer 1955... John McCarthy (ein Mathematikprofessor am Dartmouth College) versammelte ein All-Star-Team: • Marvin Minsky - geistiger Harvard-Mathematiker • Nathaniel Rochester - praktischer Ingenieur von IBM • Claude Shannon - Genie der Informationstheorie • Plus 6 andere Forscher Gemeinsam entwarfen sie einen Forschungsantrag für einen zwei Monate dauernden Sommer-Workshop am Dartmouth College. Ihr gewagtes Ziel? Beweisen, dass Maschinen jeden Aspekt menschlicher Intelligenz simulieren können - Lernen, Denken, Sprache, Problemlösung. McCarthy prägte dieses radikale neue Forschungsfeld: "Künstliche Intelligenz." Es war der Geburtsmoment der KI. Aber jemanden zu finden, der diese Forschung finanzieren wollte, erwies sich als brutal ↓ McCarthy beantragte 13.500 $ (heute etwa 159.000 $) von potenziellen Geldgebern. Die Antwort? Ablehnung nach Ablehnung. Organisationen konnten die Implikationen nicht begreifen. Die Idee von Maschinen, die "denken", war zu radikal, zu philosophisch, zu unsicher. Das Feld existierte noch nicht einmal - wie konnte jemand rechtfertigen, darin zu investieren? Schließlich, nach monatelanger Hartnäckigkeit, stimmte Rockefeller zu, das Projekt zu finanzieren. Aber es gab einen Haken: Sie würden nur 7.500 $ (heute 88.000 $) investieren. Kaum genug, um die Seiten zu decken. Im Juni 1956 begann die Forschung ↓ 11 Wissenschaftler versammelten sich in Studentenwohnungen und gemieteten Gasthäusern für 6-8 Wochen. "Zu der Zeit glaubte ich, wenn wir nur alle zusammenbringen könnten, um Zeit dafür zu widmen, könnten wir echte Fortschritte machen," reflektierte McCarthy. Die Technologie, die sie hatten, war extrem primitiv, was es nahezu unmöglich machte, theoretische Ideen zu testen. Aber die Herausforderung ging noch tiefer als die Hardware ↓ Niemand konnte sich darauf einigen, was "Intelligenz" tatsächlich bedeutete. War es Problemlösung? Denken? Sprache? Lernen? Die Gruppe kämpfte mit grundlegenden Fragen, auf die es keine Antworten gab. • Minsky gab später zu, dass sie "realisierten, dass Intelligenz kein ordentliches Puzzle, sondern eine weitläufige Wildnis war." • Ein Teilnehmer beschrieb es als "Maschinen zu programmieren, um zu lernen, war wie ein Kind mit einem kaputten Werkzeugkasten großzuziehen." Als der Sommer 1956 endete, endete auch ihre Arbeit. Sie gingen mit: Kein Prototyp Kein Konsens Kein Durchbruch Aber etwas viel Wichtigeres geschah ↓ Sie schufen die Grundlage für ein ganzes wissenschaftliches Forschungsfeld. Jedes KI-System heute - von ChatGPT bis zu selbstfahrenden Autos - hat seine Wurzeln in diesen 6 Wochen in Neuengland. Der Sommer 1956 brachte keine funktionierende "denkenden Maschine" hervor. Aber er gab der KI einen Namen, eine Vision und eine Gemeinschaft von unkonventionellen Denkern, die bereit waren, alles für einen unmöglichen Traum zu riskieren. Dieser Sommer war der Big Bang-Moment der KI. Und die Schockwellen breiten sich bis heute aus. — Danke fürs Lesen! Hat dir dieser Beitrag gefallen? Folge @RealBigBrainAI für mehr Inhalte wie diesen.